Com a chegada da inteligência artificial (IA), o tradicional monitoramento de vídeo está passando por uma mudança importante. Deixando de ser apenas uma ferramenta reativa voltada exclusivamente para a segurança, está se tornando uma solução estratégica e proativa que promove a eficiência operacional. Isso acontece porque a IA está melhorando a experiência do cliente e, simultaneamente, a do próprio negócio, com seu suporte nas previsões mais precisas para a tomada de decisão.
IA como sensor estratégico
Ficou claro que o vídeo com Inteligência Artificial evoluiu para se tornar um novo ‘sensor’ estratégico, similar a qualquer outro sensor de IoT. O diferencial é que a IA conectada ao vídeo ‘compreende’ e decifra contextos mais complexos, transformando imagens em ações automáticas, além de oferecer ferramentas adicionais como percepções e previsões.
Hoje em dia, a IA passou a analisar, por exemplo, o comportamento dos consumidores dentro de uma loja. Com o recurso do people counting, realiza-se a contagem de pessoas, quantificando o fluxo em diferentes lugares e horários. Desse modo, é possível identificar quais produtos precisam receber mais atenção e necessitam de ações para reposicioná-los ou impulsioná-los.
O tempo de permanência nas filas, agora registrado digitalmente, tornou-se um importante indicador de gargalos no atendimento e pode sugerir a realocação de funcionários. Em picos de movimento no varejo, a IA tem a capacidade de alertar a equipe para abrir mais caixas, diminuindo o tempo de espera e melhorando a experiência do consumidor.
IA nos processos produtivos
Na indústria, a manutenção preditiva e a segurança operacional conseguiram ganhos consideráveis a partir do uso desse novo instrumental. Atualmente, o sistema de vídeo com IA consegue identificar riscos operacionais, sinais sutis de desgaste e falhas que devem surgir em breve. Nos processos de produção, a detecção em tempo real de desvios ou anormalidades reduzirá as perdas consideravelmente.
A IA tem ainda a capacidade de analisar a coloração ou o formato de uma peça e avisar da necessidade de manutenção antes que ocorra uma falha do componente. Isso evita paradas de produção não previstas. Além disso, na segurança operacional, a IA detecta a presença de pessoas não autorizadas ou a permanência excessiva de alguém no local, e consegue fazer o reconhecimento do uso do Equipamento de Proteção Individual (EPI), assegurando a conformidade com as normas de segurança contra acidentes de trabalho.
Em empresas de logística e supply chain, as soluções de TI elevam a eficiência das operações, agilizando a entrada e saída de veículos, entre outras tarefas. No monitoramento das docas, o giro de cargas será melhor e congestionamentos serão evitados. No rastreamento de pessoas e ativos, o controle de movimentações internas terá um aumento considerável. A vantagem será, sobretudo, na melhoria da precisão logística e na redução do tempo ocioso.
Benefícios e redução de custos
Todas essas novidades só foram possíveis por meio da IA e pelos avanços na visão computacional em tempo real e emprego de dashboards analíticos integrados à operação. Haverá, nesse conjunto de benefícios, a redução de custos com sensores e hardwares, e a possibilidade de análise do vídeo com IA na borda (local mais próximo da fonte de dados ou do usuário, onde ocorre o processamento e o armazenamento de informações), sem depender de nuvem. O aumento da demanda por eficiência baseada em dados também ajudou na adoção desse recurso digital e na mudança do comportamento organizacional como um todo.
Desafios da IA no monitoramento
A IA em monitoramento de vídeo é promissora, mas terá pela frente o enfrentamento de vários desafios tecnológicos, operacionais e éticos. O primeiro deles, na área técnica, é a necessidade de ter um ‘cenário’ com boa iluminação, enquadramentos dos takes com ângulos adequados e imagens sem obstruções que prejudiquem a captação durante a gravação do vídeo. Será vital a integração entre plataformas para que todos os sistemas, especialmente aqueles predecessores, se comuniquem satisfatoriamente, o que pode exigir investimentos em adaptações ou substituições.
Infraestrutura e latência
A infraestrutura robusta é outro aspecto que não pode ser desconsiderado, porque o processamento em tempo real exige um hardware potente, principalmente quando utiliza arquiteturas híbridas como a borda (edge computing) mais a nuvem. Manter o desempenho à medida que cresce o número de câmeras e sensores também é um desafio, assim como a questão da latência baixa, ou seja, o tempo de atraso entre o envio de uma solicitação e o recebimento de uma resposta em uma rede ou aplicação.
Privacidade, ética e consentimento
As novas questões de privacidade e ética serão desafiadoras. Será necessário observar e ponderar o excesso de vigilância para que não ocorram invasões de privacidade, principalmente em locais de trabalho e espaços públicos. Há o risco ainda do chamado viés algoritmo, quando os dados usados para treinar os modelos são enviesados e, por isso, o sistema acaba tomando decisões erradas, discriminatórias e até injustas.
Um procedimento que nem sempre é adotado, mas que será imprescindível, é atuar com consentimento e transparência. Vai ser preciso deixar claro como os dados são coletados, analisados e armazenados pelo sistema.
Será preciso cautela em algumas questões dentro dos desafios operacionais e humanísticos. A IA também erra e pode gerar alarmes improcedentes ou deixar passar eventos críticos. São os chamados casos falsos positivos/negativos, que precisam ser suprimidos devidamente. Portanto, será imperativa a capacitação de equipes profissionais, em que os operadores terão que entender melhor como interpretar os alertas gerados pela IA e como agir com base neles.
Na realidade, há também organizações que ainda resistem à automação por considerar que certas atividades são atribuições de seres humanos ou por desconfiança operacional. Sendo assim, será absolutamente necessária uma mudança da cultura da organização que pretende trocar sua tecnologia e avançar no seu modus operandi e modus vivendi.
O futuro terá que reconhecer a convivência entre modelos híbridos, combinando o processamento local com a nuvem a fim de equilibrar a escalabilidade e a velocidade. Todas as mudanças terão que ser regidas segundo as determinações de normas técnicas vigentes, visando a garantia da compatibilização entre todos os sistemas.
A IA está transformando o monitoramento em inteligência operacional, auxiliando empresas e executivos na tomada de decisão e transformação digital. — Emerson Douglas Ferreira, administrador e especialista em inteligência de negócios e inovação com inteligência artificial.
*Emerson Douglas Ferreira é administrador e especialista em inteligência de negócios e inovação com inteligência artificial, auxiliando empresas e executivos na tomada de decisão e transformação digital, atuando na área de TI desde 1989; É CEO e fundador da Meeting Soluções Estratégicas.
